一种新的机械手最优轨迹的规划算法

机械手轨迹规划的目标是其运行的快速、准确和平稳。基于这一目的 ,我们提出了一种新的获取机械手最优轨迹的能量最小准则 :给定机械手末端轨迹的始末位置 ,根据其各自由度的加速度积分和最小的能量最小准则寻求满足约束的最优 (平滑 )轨迹。实验表明 ,规划的轨迹不仅平滑 ,而且安全 (具有最优的速度、加速度轮廓 )。

融合对比度与背景先验的显著目标检测算法

针对已有的显著检测算法对背景复杂的图像检测效果较差的问题,提出融合对比度与背景先验的显著目标检测算法.首先将图像划分为感知均匀的像素块,再根据对比度先验定义图像的显著边缘、像素块的全局对比度及颜色相似像素块的空间分布,得到任一像素块与前景的相关性;然后根据背景先验将图像边界像素块定义为伪背景区域,通过计算像素块与伪背景区域的相似度得到像素块与背景的相关性;最后通过能量优化函数结合像素块与前景、背景的相关性,得到该像素块的显著值.实验结果表明,与同类算法相比,该算法能更好地使显著目标整体高亮,抑制背景噪声,得到较符合视觉感知的显著图.

AFDCNN方法及其在齿轮故障定量诊断中的应用

传统的浅层故障诊断方法需要根据先验知识人为选取故障特征和设计分类器,基于深度学习理论的深度卷积神经网络(deep convolutional neural network,DCNN)能够完成对故障特征的自适应提取与健康状况的智能诊断,但是作为一种大数据处理工具,DCNN无法适应于小样本数据的故障诊断。在Fisher准则深度卷积神经网络识别算法(fisher-based deep convolutional neural network,FDCNN)的基础上提出了一种自适应Fisher准则的深度卷积神经网络(adaptive fisher-based deep convolutional neural network,AFDCNN)方法。在DCNN的基础上引入类内和类间约束的能量函数模型并采用优化算法得到最优能量函数模型参数,能够直接从原始时域信号中自动提取故障特征,实现智能诊断。对齿轮故障实验信号的分析结果表明,所提出的方法可以有效地实现小样本下的齿轮故障智能定量诊断。